Regressione bayesiana - Qualcuno ha fatto un EA usando questo algoritmo? - pagina 4
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Questo è ciò di cui stiamo parlando.
I ricercatori hanno scelto un periodo senza una chiara tendenza, ed è per questo che i risultati sono interessanti.
Brevemente - cosa c'è nello screenshot?
Сейчас идет разговор о том. как работает алгоритм.
Насчет применимости, найдется какая-нибудь задача, для которой пригодится. Цены кластеризовать не пойдет.
Questo è ciò di cui stiamo parlando.
I ricercatori hanno scelto un periodo senza una chiara tendenza, ed è per questo che i risultati sono interessanti.
La regressione bayesiana è la stessa della Rete Neurale Probabilistica (PNN) o Rete Neurale di Regressione Generale (GRNN). Se non vi piace la distribuzione normale degli errori, potete usare qualsiasi altra funzione di distanza invece del kernel esponenziale, per esempio exp(-|distance|), exp(-distance^n), ecc. Il risultato non cambierà molto. Una funzione di distanza rapidamente decrescente darà un peso maggiore agli eventi più vicini nel passato. Mi sono dilettato con questa rete e le sue varianti. Come regressione non è particolarmente adatto. Ma come classificatore è migliore, ma ancora il risultato del suo uso nel mercato non è migliore di qualsiasi altro strumento o lancio di moneta. Cercatelo nel forum su 4. La gente ne ha discusso a suo tempo.
Soprattutto non credete agli articoli universitari sul trading di mercato. La maggior parte di questi articoli sono scritti da studenti per soddisfare i requisiti di dottorato (3-4 articoli + tesi). Questo vale anche per le scienze: milioni di articoli per studenti, e zero valore. Fidatevi delle persone che lavorano in queste industrie. Qualsiasi trader con esperienza ne sa di più di un professore del MIT.
Da qui: http://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/
A causa dell'assunzione di normalità degli errori, metto in dubbio l'applicabilità di questo metodo ai mercati finanziari.
Inoltre, in qualsiasi modello in cui la dipendenza è stimata solo come un iperpiano, c'è la possibilità di mancare un bordo non lineare, che può rendere il modello redditizio.
Quale ipotesi di errore pensate possa essere appropriata per i mercati finanziari?
"A causa dell'assunzione di normalità degli errori, metto in dubbio l'applicabilità di questo metodo ai mercati finanziari."
I mercati finanziari vendono e comprano. Glierrori capitano, ed è normale.
// Doppio trattamento del commento sulla citazione
)
Così il post originale viene interpretato diversamente.
Qualsiasi elaborazione matematica o qualsiasi altra interpretazione di una citazione è la stessa e non dovrebbe essere fatta!
"A causa dell'assunzione di normalità degli errori, metto in dubbio l'applicabilità di questo metodo ai mercati finanziari."
I mercati finanziari vendono e comprano. Glierrori capitano, e va bene così.
// Doppio trattamento del commento sulla citazione
)
Così il post originale viene interpretato diversamente.
Qualsiasi elaborazione matematica o qualsiasi altra interpretazione di una citazione è la stessa e non dovrebbe essere fatta!
Sì! Questo è il tipo di interpretazione casalinga che c'è qui.
Ma mi chiedo ancora chi tirerà il risultato per primo
Nessuno lo farà.
Si dovrebbe usare un metodo in cui la densità della distribuzione degli errori non è importante. Metodi non parametrici.
Non faccio affatto regressione e valori di prezzo (o le sue trasformazioni) nei miei esperimenti, prevedo il segno, ma si può dire che anche questo fa parte dell'informazione sul prezzo.
I miei errori sono così:
0 1
0 0,58 0,42
1 0,43 0,57
O più o meno come era scritto in origine:
1 - vero, 0 - errore: 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1 , 1, 1, 0, 1
E la distribuzione di probabilità risultante dovrebbe essere il più diverso possibile da 0,5 / 0,5.
Se otteniamo l'insensibilità reciproca di tali risultati, arriveremo a una distribuzione binomiale, e per essa ci sono molte, molte formule e test statistici.
Ma se ho intenzione di costruire una sorta di modello di regressione per il prezzo, l'ipotesi sulla forma PDF per gli errori non dovrebbe influenzarmi.
UPD: https://en.wikipedia.org/wiki/Errors_and_residuals
https://en.wikipedia.org/wiki/Robust_statistics
Non conosciamo affatto la distribuzione degli errori per il forex. Formalmente - e strettamente - gli errori sono differenze tra i valori modellati e i valori del modello ottenuti sulla popolazione genetica, cioè valori puramente teorici. I residui sono ottenuti sulle distinzioni dei valori modellati dai valori del modello sul campione disponibile, ma difficilmente saranno anch'essi normali, poiché le serie temporali finanziarie (i loro rendimenti, per essere più precisi) non sono normali (!) e sono fittamente allineate e con picchi, mentre è molto difficile modellare unaserie cosìfittamente allineata e con picchi.
Mi sono anche preoccupato e ho derivato per gli incrementi orari la distribuzione originale (turchese =)) e quella normale con gli stessi parametri media e sd. Come potete vedere è tutt'altro che normale. E il test di normalità è lontano dall'essere superato.
I metodi che si basano sulla normalità degli errori sono metodi classici, del XX secolo, come la regressione lineare e l'analisi della varianza. Ma possiamo farne a meno.
Leggi il wiki).